【摘 要】
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针对传统的跌倒检测模型实时性低、误报率高的问题,提出AdaBoost多核支持向量机模型(ADB-MKSVM),用于对跌倒动作进行检测识别.该模型基于改进的AdaBoost 模型框架,将多核支持
【基金项目】
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河南省科技攻关计划项目(182102210622),河南省高等学校重点科研项目(19A413013).
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针对传统的跌倒检测模型实时性低、误报率高的问题,提出AdaBoost多核支持向量机模型(ADB-MKSVM),用于对跌倒动作进行检测识别.该模型基于改进的AdaBoost 模型框架,将多核支持向量机作为基分类器,并集合这些基分类器构成一个更强的最终分类器;依据人体动作数据分布和每次训练集中各样本的分类是否正确,以及上次的总体分类准确率,来确定每个样本的权值,采用权重动态分配的方法提高跌倒动作的识别率.测试结果表明,该模型具有良好的分类性能,且传感器绑于腰部位置可有效提高跌倒动作的检测效果,其准确率为99.
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